Histopathologie générative pour l’augmentation de données et l’amélioration de la fiabilité des systèmes d’aide au diagnostic du cancer

Mots-clés : IA générative, images histopathologiques, augmentation d’images, aide à la décision, cancer Contexte Les images histopathologiques jouent un rôle crucial dans le développement de modèles d’analyse avancés, essentiels pour l’aide au diagnostic du cancer. Cependant, la disponibilité limitée de ces données et leur représentativité souvent insuffisante en raison de…

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Modèles génératifs profonds pour la correction semi-supervisée d’environnements reconstruits par photogrammétrie.

Annonce de thèse « Modèles génératifs profonds pour la correction semi-supervisée d’environnements reconstruits par photogrammétrie » dans l’équipe ComSEE à l’Institut Pascal (Clermont-Ferrand). Les candidatures sont à envoyer avant le 15 février 2025 à maxime.lhuillier@uca.fr Titre: Modèles génératifs profonds pour la correction semi-supervisée d’environnements reconstruits par photogrammétrie. Title: Deep generative models for…

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Modèles génératifs profonds pour la génération procédurale et la génération procédurale inverse

Candidature en ligne : www.ign.fr/nous-rejoindre/offres-emploi/doctorant-e-modeles-generatifs-profonds-pour-la-generation-procedurale-directe-et-inverse-1162 Localisation: Champs-sur-Marne (77)Rémunération: ≈1800€ net/moisContrat: CDD (36 mois)Télétravail: PartielPrise de fonction: Au plus tard 1er mai 2025Contacts: Nicolas Audebert (nicolas.audebert@ign.fr), Julien Perret (julien.perret@ign.fr)

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Identification et quantification de poissons en environnement naturel à partir de vidéos d’images acoustiques

L’objectif de cette thèse est de développer des outils automatiques d’analyse de vidéos d’images acoustiques permettant un meilleur suivi des populations de poissons migrateurs. Cela permettra de mieux préserver les écosystèmes aquatiques tout en limitant les pertes de production électrique. Contexte Selon un rapport [worldFishMig20] publié en 2020 par plusieurs…

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Classification automatique de plancton lacustre pour la caractérisation du fonctionnement de l’écosystème

Ce projet a pour objectif le développement de méthodes pour la classification d’images de plancton d’eau douce, domaine encore peu exploré, grâce à l’apprentissage profond et à l’intégration de métadonnées écologiques. Lieu : Mines Paris et Ecole Normale Supérieur, PSL Contexte et objectifs Dans une phase de changements climatiques et…

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Toward Proactive Intelligence: Environmental Contextual Information and Gesture Recognition for Characterizing Affordances in Human-System Interactions

PhD position CESI LINEACT has an open position for a PhD student to develop affordance caracterization algorithms based on contextual information. The position is located on CESI Campus Dijon. Toward Proactive Intelligence: Environmental Contextual Information and Gesture Recognition for Characterizing Affordances in Human-System Interactions Scientific fields: Artificial Intelligence, Computer Vision,…

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Human-in-the-Loop Audio Source Separation for Aircraft Cockpit Recordings

A PhD position is open for applications at Université of Littoral Côte d’Opale, in Northern France, to work on speech source separation for aircraft cockpit recordings. – Topic: Human-in-the-Loop Audio Source Separation for Aircraft Cockpit Recordings – full details at https://www-lisic.univ-littoral.fr/~puigt/temp/These_ANR_BLeRIOT_2025.pdf. – Host laboratory: Computer Science, Signal and Image processing…

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